微众银行AI团队利用人工智能布局卫星在轨计算，

12月6-7日，由哈尔滨工业大学（深圳）、清华大学国际研究生院、CSDN、嵌入式视觉联盟(USA)联合主办的“2019嵌入式智能国际大会”在深圳成功举办。本次大会邀请40多位来自全球的学术界、工业界、投资界的AIoT范畴最有影响力的科学家和企业家，环绕AIoT的热点应用和焦点，向大众展示了嵌入式人工智能的发展前景，是颇负盛名的行业大会。

微众银行人工智能算法专家侯鑫受邀参加大会，重磅发布了微众银行AI团队卫星在轨计算相关布局，并发表了《遥感影像的在轨计算在资产管理中的应用》的主题演讲，通过实际的案例讲述了遥感影像的在轨计算的概念和意义，展现了微众银行AI团队在“AI+遥感”助力资产管理领域技术新突破。

图：微众银行AI部门人工智能专家侯鑫发表演讲

商用卫星产业及周边发展空间巨大

随着航天技术的成熟，遥感卫星体积减小，成本降低，发射数量大幅增加，数据传输技术也越来越成熟，可以达到对地球监控遥感影像小时级别的更新。未来5年，商业卫星将占比70%，这预示卫星产业及周边产业有着极大的机遇。2015年，国家积极鼓励民营资本进入商业航天，随之而来的是一大批国内的航天企业如雨后春笋般涌现。但目前国内AI技术应用于商用卫星还在发展初期，面临不小的挑战。

在轨计算攻克时效和功耗难题

在遥感图像应用中，卫星拍摄的遥感图像一般是通过离线传输的方法发送到地面，然后在地面进行数据的处理和分析，这中间存在了3小时的滞后时间。如果要缩短这段时间，达到数据的实时性，最有效的方式是将算法搭载到卫星上，直接在太空中进行数据处理分析。但小卫星整体的功耗一般在100W以下，能够给到遥感算法芯片功耗低于30W。那如何在这样一个功耗要求下运行AI算法？针对这一难题，微众银行AI团队提出的“卫星在轨计算”解决方案有着重大意义。

以微众银行AI团队在原油储量监测上的成果为例，世界范围内油罐数量的统计、受损或修复程度的评估以及可用油量的预估都影响着石油这种特殊物资的价格。特别是在量化交易场景中，实时的油价指标也是资产管理和价值投资中一个重要指标。因此，为了准确估算世界范围内原油储量，进而与价格预测关联，为大宗商品期货策略等提供参考，微众银行AI团队所搭建的基于人工智能技术、由另类数据驱动的新一代智能资管系统——微众·揽月平台开启了原油储量监测的项目，目前已完成黄岛、舟山和湛江3个地区超过3000个油罐的监测。通过实地考察的验证，揽月平台对每个油罐油量的估算可以达到94.7%的准确率。这个算法经过优化可以移植到一块20W功耗的开发板中，并且每个油罐的油量计算耗时限定在40ms以内，这大大降低了耗能和耗时，对未来真正实现卫星搭载AI算法在太空轨道上进行实时分析提供了重要条件。

图：利用“AI+卫星”进行油量分析

全面、实时、客观，打造多场景解决方案

基于在低耗能算法上取得的巨大突破，微众·揽月平台已成功将这种算法解决方案运用到多个应用场景。

1）路网密度监测：区域内路网密度可用于衡量多类区域宏观经济指标，构建路网密度指数，为城市规划、扶贫脱贫评估等提供参考；

2）车流量监测：分析城市内大型商超、工业园区、文娱设施、交通枢纽等经济体车辆状况，为相关企业的经营状况评估、城市发展规划等提供决策参考；

3）机场流量监测：机场的航班飞机数量、型号等信息，对评估机场、航空公司等的经营状况有重要参考作用；

4）洪涝灾害、病虫害定损：基于多时相的卫星遥感影像，定量分析各类气象灾害、农业病虫害受灾情况，为保险核保、定损等提供参考；

5）作物种植面积监测：基于多光谱卫星遥感图像分析，识别和监测不同类型农作物和种植面积，为农产品期货投资策略、国家粮食产量预测等提供参考；

6）区域夜光影像监测：构建区域经济指数，进而量化宏观经济发展趋势，为制定区域政策、区域投资策略等提供参考。

7）光伏电站检测：通过深度学习算法从卫星图像中识别光伏电站的位置和面积，监测中国新能源走势，为相关投资者和政策制定者提供决策参考。

微众揽月平台在轨计算已经进入到搭载卫星论证测试周期，这是微众银行布局卫星在轨计算的重要里程碑，将助推遥感与智能资管进一步融合发展。正如微众银行人工智能算法专家侯鑫所言：“现在的航天就像500年前的大航海时代，存在很多不可能的设想等待我们去实现，我们希望借力AI去做成这些事。”

时间:2019-12-15 00:05  来源:    转发量:次